中交路橋科技是從事工程檢測(cè)監(jiān)測(cè)、城市安全監(jiān)測(cè)預(yù)警與評(píng)價(jià)、數(shù)字智能化研發(fā)為一體的復(fù)合型高新技術(shù)集團(tuán)企業(yè)。
橋梁是保證道路通暢的重要因素之一，近幾年隨著交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋領(lǐng)域增大，受地形及地域因素的影響，各式公路橋梁的數(shù)目也逐漸增多；橋梁交通流量的增加對(duì)橋梁狀態(tài)的實(shí)時(shí)性監(jiān)測(cè)的需求頗為迫切，橋梁的養(yǎng)護(hù)計(jì)劃也依托檢測(cè)出的狀態(tài)加以確定。
橋梁外觀的檢測(cè)主要涉及橋面的鋪裝、防撞護(hù)欄、上部的橋梁結(jié)構(gòu)及下部的橋墩橋臺(tái)等。而橋梁養(yǎng)護(hù)多以橋梁的外觀檢測(cè)為基礎(chǔ)，并貫穿于整個(gè)運(yùn)營(yíng)期。例如橋梁檢測(cè)人員通過(guò)目測(cè)橋梁表面的凹坑、麻面等來(lái)判斷是否需要進(jìn)行養(yǎng)護(hù)，并且采取何種力度的處治方式；利用簡(jiǎn)單儀器檢測(cè)橋面是否發(fā)生超過(guò)安全限度的位移等。這些傳統(tǒng)的橋梁外觀檢測(cè)方法需要大量技術(shù)人員參與，成本較高、實(shí)時(shí)性差，且檢測(cè)時(shí)會(huì)對(duì)交通產(chǎn)生一定的阻礙。2007年8月1日I-35W密西西比大橋曾發(fā)生由于養(yǎng)護(hù)不足而突然坍塌的事故，由此可見(jiàn),養(yǎng)護(hù)工作在橋梁服役周期內(nèi)至關(guān)重要，故亟需研發(fā)出可實(shí)時(shí)且準(zhǔn)確檢測(cè)橋梁外觀的新技術(shù)。
近年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的突飛猛進(jìn)使得圖像識(shí)別再次進(jìn)入大眾的視野，也給各行業(yè)研究人員新的啟發(fā)，圖像識(shí)別在醫(yī)學(xué)、航天等領(lǐng)域的成功應(yīng)用更增添了人們的信心。本文在傳統(tǒng)橋梁外觀檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出基于圖像識(shí)別的外觀檢測(cè)新技術(shù)，將會(huì)有效推動(dòng)公路橋梁檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)步。
常用外觀檢測(cè)技術(shù)之優(yōu)劣
目測(cè)是傳統(tǒng)橋梁外觀檢測(cè)常用的方法。該方法對(duì)承擔(dān)該項(xiàng)任務(wù)的人員的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)要求較高，需要政府投入較多的人力及資金，而且檢測(cè)作業(yè)的安全難以受到保障。受橋梁結(jié)構(gòu)的影響，人工檢測(cè)的盲區(qū)較多，例如裂縫通常分為顯性與隱形，由于觀測(cè)隱形裂縫比較困難，會(huì)使技術(shù)人員忽視對(duì)該部分的養(yǎng)護(hù)工作，從而給橋梁安全埋下隱患。橋梁檢測(cè)車也在橋梁檢測(cè)過(guò)程中發(fā)揮一定作用，但因受市場(chǎng)范圍的限制，目前對(duì)其研究投入較少，對(duì)它的使用壽命亦無(wú)明確的規(guī)定，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)橋梁檢測(cè)車的維護(hù)不夠充分，在實(shí)際檢測(cè)作業(yè)中易發(fā)生事故；因其體積較大，當(dāng)其作業(yè)時(shí)需要封閉部分交通；此外，由于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的影響，它檢測(cè)時(shí)也存在較大盲區(qū)。GPS技術(shù)則主要用于橋梁外觀檢測(cè)中的變形檢測(cè)，但受限于其精度，無(wú)法捕捉一些間隔較短的形變信息；而光纖傳感器易受環(huán)境因素的影響，難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。
隨著近幾年攝像機(jī)精度的大幅提升，對(duì)激光雷達(dá)等儀器設(shè)備的研究不斷深入，橋梁檢測(cè)中出現(xiàn)了無(wú)損檢測(cè)，并開(kāi)始在此方向上繼續(xù)探索。無(wú)損檢測(cè)，顧名思義即在進(jìn)行檢測(cè)工作時(shí)并未對(duì)被檢物體造成損傷，目前所適用的主要設(shè)備為激光雷達(dá)、傳感器及超聲波等，本文所介紹的圖像檢測(cè)亦屬此列。當(dāng)攝像機(jī)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)無(wú)須接觸橋梁，更不會(huì)對(duì)橋梁造成損傷，且無(wú)必要根據(jù)不同的檢測(cè)內(nèi)容更換相機(jī)設(shè)備。而激光雷達(dá)一般只在橋梁的厚度或密度檢測(cè)時(shí)才能發(fā)揮良好的效果；由于道路橋梁環(huán)境復(fù)雜，超聲波檢測(cè)出的結(jié)果易受干擾，致使結(jié)果不準(zhǔn)確或難以分析；傳感器檢測(cè)技術(shù)則對(duì)與之配合使用的轉(zhuǎn)換裝置提出較高要求。
圖1 正在實(shí)施檢測(cè)的橋梁檢測(cè)車
異軍突起的圖像檢測(cè)
近年來(lái)智能檢測(cè)技術(shù)得到不斷發(fā)展，與傳統(tǒng)檢測(cè)方法的最大差異在于，本文所述的圖像檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)施無(wú)接觸檢測(cè)，在檢查裂縫及變形時(shí)未破壞部分橋梁的結(jié)構(gòu)；而與其他無(wú)損檢測(cè)法相比，該方法適用于各種材質(zhì)，降低了投資成本。實(shí)時(shí)性強(qiáng)的圖像檢測(cè)的原理是利用圖像處理與模式識(shí)別等領(lǐng)域的理論和方法，借助各種視覺(jué)傳感器采集數(shù)據(jù)檢測(cè)出圖像中存在的目標(biāo)對(duì)象，并通過(guò)有線和無(wú)線傳輸?shù)姆绞剿椭了惴ǘ?。軟件算法部分在完成了相機(jī)標(biāo)定后依靠?jī)?nèi)置各種算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定這些目標(biāo)對(duì)象的語(yǔ)義類別，并標(biāo)定出目標(biāo)對(duì)象在圖像中的位置或識(shí)別其特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁的檢測(cè)。圖像檢測(cè)技術(shù)具有省時(shí)高效、性價(jià)比高、檢測(cè)盲區(qū)少且準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)，已逐步應(yīng)用于各行各業(yè)中。
目前常用于工業(yè)中的攝像機(jī)有單目、雙目及單反三種類型，圖像技術(shù)首先利用攝像機(jī)采集橋梁外觀圖像，并建立串聯(lián)的相機(jī)網(wǎng)絡(luò)，將相機(jī)采集到的圖像信息利用有線或無(wú)線傳遞到云端。而人為檢測(cè)的主觀性較大，不同的技術(shù)人員針對(duì)同一個(gè)圖形得到的信息結(jié)果會(huì)存有差異，不利于對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。各種圖像處理方法為橋梁病害的測(cè)定打開(kāi)了新思路，通過(guò)對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，然后依據(jù)圖像信息將橋梁部分結(jié)構(gòu)外觀重建三維模型。針對(duì)不同問(wèn)題采用不同算法進(jìn)行特征檢測(cè)，并與正常狀況下的特征進(jìn)行匹配，進(jìn)而得出需檢測(cè)部位的特征狀態(tài)，達(dá)到圖像檢測(cè)的效果，其具體流程原理如圖2所示。硬件設(shè)備相機(jī)的類型根據(jù)實(shí)際檢測(cè)的內(nèi)容及檢測(cè)位置加以選擇，對(duì)其精度亦提出較高要求，若精度偏低則會(huì)導(dǎo)致所得到的圖像信息提取困難，而選取合適的相機(jī)標(biāo)定方法也至關(guān)重要。
圖2 圖像法檢測(cè)橋梁外觀原理圖
工程實(shí)際應(yīng)用
因目前橋梁多為鋼筋混凝土材質(zhì)，較易出現(xiàn)裂縫，且橋梁裂縫檢測(cè)中所用的裂縫邊緣檢測(cè)、閾值分割、圖像噪聲處理、裂縫鏈接等精細(xì)化處理及算法,也是用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)的核心部分，故本文以橋梁裂縫檢測(cè)為例，對(duì)該項(xiàng)新技術(shù)加以探討。微小的裂縫在短時(shí)間內(nèi)對(duì)橋梁的安全性影響不大，但裂縫具有延展性，若不及時(shí)對(duì)其進(jìn)行養(yǎng)護(hù)，隨著時(shí)間推移裂縫會(huì)逐漸增大,進(jìn)而危害橋梁行車安全。另外傳統(tǒng)檢測(cè)方法存在盲區(qū)，部分橋梁的結(jié)構(gòu)狀態(tài)難于觀測(cè)，極易埋下安全隱患。根據(jù)使用圖像技術(shù)開(kāi)展橋梁裂縫檢測(cè)的流程（如圖4所示），首先利用高精度攝像機(jī)獲取橋梁各部分表面圖像，通過(guò)閾值分割識(shí)別、邊緣檢測(cè)識(shí)別、種子游走識(shí)別、基于頻域的橋梁裂縫識(shí)別或基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別等算法，檢測(cè)出圖像中的裂縫輪廓。隨后擬合出裂縫的邊緣線，進(jìn)而計(jì)算出裂縫的周長(zhǎng)、面積和寬度。相關(guān)技術(shù)人員將以此為依據(jù)，將裂縫寬度等數(shù)據(jù)與養(yǎng)護(hù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)照，從而有針對(duì)性地制定出準(zhǔn)確合理的養(yǎng)護(hù)計(jì)劃。
圖3 實(shí)時(shí)采集橋梁表面圖像信息
圖4 橋梁裂縫檢測(cè)圖像法流程圖
多方法融合的橋梁裂縫識(shí)別模式
基于圖像識(shí)別及深度學(xué)習(xí)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)橋梁及結(jié)構(gòu)外觀損傷的遠(yuǎn)距離、自動(dòng)掃描、裂縫群識(shí)別和數(shù)字化重構(gòu)等功能。結(jié)合橋梁及結(jié)構(gòu)BIM全息模型和智能養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)，則可實(shí)現(xiàn)其外觀損傷的自動(dòng)檢測(cè)、分析及評(píng)估,有效解決高橋墩、橋塔以及其他不可及部位外觀損傷難以檢測(cè)的難題。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在多個(gè)行業(yè)得以應(yīng)用，并以其較高的識(shí)別準(zhǔn)確率在圖像識(shí)別領(lǐng)域頗受推崇。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先需要大量橋梁外觀圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，在此基礎(chǔ)上再對(duì)圖像或視頻檢測(cè)，根據(jù)裂縫與其周圍位置的像素點(diǎn)差異，來(lái)識(shí)別圖像中的裂縫特征點(diǎn)。然后將有裂縫的圖片分揀出來(lái)，并按照其特征加以分類，極大縮短了工作人員確定裂縫養(yǎng)護(hù)方法的時(shí)間。典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖5所示。運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行裂縫檢測(cè)，具有精度與效率較高、成本低、使檢測(cè)人員避免危險(xiǎn)作業(yè)等優(yōu)點(diǎn)。依托龐大的攝像機(jī)圖像數(shù)據(jù)資源，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁裂縫的實(shí)時(shí)性檢測(cè)，提高橋梁養(yǎng)護(hù)的效率。
圖5 橋梁裂縫檢測(cè)識(shí)別典型卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
由于橋梁表面粗糙及受噪聲的影響，圖像中的裂縫易混在復(fù)雜背景中難以被發(fā)現(xiàn)。而頻域識(shí)別則主要利用傅里葉變換將時(shí)域圖轉(zhuǎn)變?yōu)轭l率圖，通過(guò)濾波的方式根據(jù)噪聲等因素設(shè)定頻率的閾值，過(guò)濾掉不符合條件的頻率，隨后進(jìn)行反變換重新得到時(shí)域圖像，此時(shí)可采用降低裂縫所處環(huán)境的復(fù)雜度的方法，將裂縫凸顯出來(lái)。種子游走檢測(cè)法需要在圖像上規(guī)定位置隨機(jī)但數(shù)目確定的一定量種子，將圖像看成包含“坑點(diǎn)”與“凹點(diǎn)”的路面，設(shè)定一定的規(guī)則讓所有的種子都處于坑或凹形中，記錄它們的像素值后進(jìn)行二值化處理，之后再通過(guò)實(shí)行噪聲處理及裂縫像素增長(zhǎng)，最終獲得圖像中的裂縫特征。邊緣檢測(cè)識(shí)別法則將采集到的圖像先進(jìn)行灰度化處理，再利用裂縫邊緣的像素與周圍環(huán)境的像素值的明顯差異，提取出裂縫特征。
橋梁檢測(cè)新技術(shù)的蓬勃發(fā)展
目前橋梁正向大型化、空間化方向發(fā)展，對(duì)橋梁的各種性能要求也在逐步提升。橋梁建設(shè)周期較短，但其運(yùn)營(yíng)期內(nèi)的養(yǎng)護(hù)卻是個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程。因橋梁傳統(tǒng)的維護(hù)方法存在較多缺陷，隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，各行各業(yè)開(kāi)始跨界融合，給予相關(guān)研究人員很大的啟發(fā)，促使他們深耕于橋梁檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涌現(xiàn)了一批創(chuàng)新技術(shù)并得到推廣應(yīng)用。此外，隨著大型橋梁的相繼涌現(xiàn)，橋梁的高度也在不斷增加，特別在一些多風(fēng)地區(qū)，橋梁經(jīng)常會(huì)受到較大風(fēng)力的沖擊，故對(duì)其實(shí)時(shí)性監(jiān)測(cè)至關(guān)重要。
針對(duì)橋梁外觀檢測(cè)，可采用無(wú)人機(jī)搭載高精度攝像頭進(jìn)行圖像采集，以無(wú)人機(jī)平臺(tái)為基礎(chǔ)搭建橋梁外觀檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)其外觀表面的自動(dòng)掃描、圖像識(shí)別、表面損傷自動(dòng)判斷等功能。某高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)為滬蘇通長(zhǎng)江大橋設(shè)立了塔梁變形檢測(cè)系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)塔梁的變形情況，便于對(duì)塔梁實(shí)施養(yǎng)護(hù)，提高其使用壽命與橋梁的安全性；他們?cè)趭涞字岭p峰路段的橋梁，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)與振動(dòng)分析相結(jié)合的方法來(lái)檢測(cè)大橋的損傷點(diǎn)及荷載；他們還在機(jī)器視覺(jué)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，對(duì)橋梁支座病害進(jìn)行實(shí)時(shí)性研究，并結(jié)合圖像對(duì)病害加以預(yù)測(cè)，為養(yǎng)護(hù)人員制定養(yǎng)護(hù)計(jì)劃提供科學(xué)依據(jù)等。
與傳統(tǒng)的橋梁外觀檢測(cè)方法相比，本文所介紹的圖像識(shí)別法具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、易于識(shí)別損傷等優(yōu)點(diǎn)，它代表了橋梁檢測(cè)方法的發(fā)展方向，對(duì)于橋梁病害的檢測(cè)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。
本文刊載 / 《大橋養(yǎng)護(hù)與運(yùn)營(yíng)》雜志
2021年 第4期 總第16期
作者 / 韓毅 王司宇 趙煜等
作者單位 / 長(zhǎng)安大學(xué)
